A estatística na manufatura é fundamental para melhorar a qualidade, reduzir desperdícios, otimizar processos e tomar decisões baseadas em dados. Aqui estão algumas formas de aplicá-la de modo a gerar resultados financeiros:
- Controle Estatístico de Processo (CEP)
- Use gráficos de controle (exemplo: X̄-R, p-chart) para monitorar preventivamente variações e detectar desvios no processo antes que se tornem problemas graves.
- Identifique causas comuns e especiais de variação para garantir a estabilidade do processo.
- A redução da variabilidade e rejeitos gera ganhos imediatos, além da satisfação do cliente.
- Seis Sigma e DMAIC
- Seis Sigma usa estatística para reduzir defeitos e melhorar a qualidade.
- A metodologia DMAIC (Definir, Medir, Analisar, Melhorar e Controlar) usa ferramentas estatísticas avançadas para otimizar processos. Requer a formação de belts (White, Yellow, Green ou Black belts).
- Exemplo: Achar a verdadeira causa da causa e eliminar o problema definitivamente.
- Planejamento de Experimentos (DOE)
- O Design of Experiments (DOE) permite testar diferentes configurações de um processo para encontrar os melhores parâmetros para aumentar a qualidade e produtividade.
- Ajuda a reduzir o tempo de testes e melhora a eficiência.
- Um estudo de fatores combinados pode reduzir, por exemplo, gastos com matéria-prima, energia ou ferramentais.
- Análise de Capacidade do Processo
- Mede o quanto um processo pode produzir dentro de especificações. Análise baseada na curva normal (curva de Gauss).
- Indicadores como Cp, Cpk, Pp, Ppk mostram se um processo está adequado às tolerâncias exigidas.
- Estudar os produtos que excedem a especificação gera receita imediata, por exemplo, ao perceber que 25% de seus produtos alimentícios podem estar acima do peso máximo. Ao deslocar a média, a economia de matéria-prima será visível e transformada em ganho de material.
- Análise de Dados e Previsão
- Regressão e correlação ajudam a entender a relação entre variáveis no processo. Muitas vezes uma variável determina o comportamento da outra.
- Séries temporais são úteis para analisar comportamentos e tendências de gráficos, nos preparando para o que pode vir.
- Exemplo: Prever os meses em que o produto é afetado pela temperatura ambiente e adaptar os processos.
- Amostragem e Inspeção Estatística
- Em vez de inspecionar 100% da produção, usa-se amostragem estatística para garantir a qualidade.
- A amostragem bem-feita dá o mesmo resultado de inspeções 100%, traduzindo em ganhos financeiros.
- Manutenção Preditiva
- Com análise estatística, sensores e machine learning, é possível prever falhas e reduzir paradas inesperadas.
- Por exemplo: Podemos medir a vibração de uma máquina e saber quando ela está prestes a quebrar.
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Por Jairo Brandão
Consultor Sênior da 2blean
